平均を超えたインサイトを得るための Analytics のヒストグラムのインパクトをご確認ください。ヒストグラムは、顧客の行動、訪問者のエンゲージメント、技術的パフォーマンス、フォームエラーのデータパターンを明らかにし、Adobe Workspace でより深いインサイトと情報に基づいた意思決定を可能にします。

それでは早速始めましょう。ヒストグラムを使用する必要があります。その理由を説明しますが、まずは次の質問に答えたいと思います。ヒストグラムとは何でしょうか？わかります。ほとんどの場合、棒がいくつも突き出ているグラフを見ると、それは棒グラフだと思うかもしれません。確かに、ヒストグラムは似ています。ですが、断言します。棒グラフとは別物です。棒グラフは条件を比較するのに対して、ヒストグラムは変数が発生した頻度を示します。ご覧ください。以下が棒グラフです。

6 つのモデルがあり、各モデルの収益を比較できます。収益で最も多いのはヨハネスブルグモデル、最も少ないのはベルリンモデルです。

次に、ヒストグラムを見てみましょう。

X 軸の下部には、顧客ごとに購入した個数があります。最初のバーは顧客が 1 個購入した頻度を表し、2 番目のバーは 2 個購入した顧客数を示します。このようにして、10 個以上を購入した顧客数まで示されます。

では、これはどのように役立つのでしょうか。ほとんどの人が 1 個しか買わないのが確認できます。5 個になるまで減り続けます。それから 10 個に達するまで再び減少します。これは、顧客が 5 の倍数で購入することを好み、それを活用するために特別な価格やパッケージを提供する必要があることを示しています。しかし、他にも多くの用途があります。

訪問者エンゲージメントの理解

サイトやアプリがリピート率に依存する場合は、再訪問者の数と頻度を把握する必要があります。最も簡単なヒストグラムの 1 つは、複数回訪問している訪問者数を調べることです。ヒストグラムを経時的に追跡すると、進行状況が確認できます。右側のバーが高くなり、左側のバーが短くなるといいですよね。

おそらくあなたは、人々がサイトにとどまって、記事を読んでほしいと思っているでしょう。様々な数の記事を読んだ訪問者の数を示すヒストグラムは、エンゲージメントレベルに関するインサイトを提供します。なぜこれが役に立つのでしょうか。例えば、ほとんどの訪問者が記事を 1 つ読んでサイトを離れるのに対し、とても熱心な訪問者は記事を 3 つ読んで離れることがわかったとしたら、それは素晴らしい情報です。これで、訪問者にもう 1 つ記事を読ませることを目標に、1 番目と 3 番目に読まれている記事のページをパーソナライズする必要があることがわかりました。

顧客行動の理解

病院の患者の記録を持っている製品所有者からあるデータを依頼されました。診療記録を取得する地域は 6 つあります。製品所有者は、複数回クリックしている人数を知りたがっていました。そこで、1 つ、2 つ、3 つ、4 つ、5 つ、6 つのオプションをクリックした訪問者数を示すヒストグラムを作成しました。これは過剰に思えるかもしれませんが、訪問者の半数以上が少なくとも 2 つのオプションをクリックし、訪問者の 3.2％が 6 つすべてをクリックしていたのです。そのヒストグラムを目の前にして、製品所有者はすぐさま行動に移し、ロードマップを並べ替え、オプションを 2 つに簡略化しました。これにより患者のエクスペリエンスがはるかに簡単になりました。

技術的パフォーマンスの理解

技術的なエラーを経験した訪問者数のヒストグラムを設定すると、サイトの技術的なパフォーマンスの理解が深まります。多くの訪問者が技術的なエラーを頻繁に経験していれば、こうした技術的な修正の優先順位を付け始める頃合いです。

フォームパフォーマンスの理解

フォームのエラーメッセージは別の問題です。これらは訪問者のエラーで、サイト側のエラーではありません。ただし、何人の訪問者が何個のエラーを経験しているのかを示すヒストグラムからメリットを得ることができます。多数の訪問者が多数のエラーを経験していることを示すヒストグラムが表示される場合は、訪問者が原因ではない可能性があります。これは、フォームに不適切な名前のフィールドや不明確な手順が含まれていることや、必須フィールドが非表示にされているデザインを示唆する優れた指標です。

なぜ計算指標ではないのか

ヒストグラムは計算指標とどのように違うのだろうと、疑問に思っている人もいるかもしれません。言っておきますが、私は優れた計算指標が大好きです。サイトのパフォーマンスを把握するうえで、非常に重要なツールだと思います。しかし、前述のユースケースの多くが抱える問題は、平均は問題の大きさを把握できても、その範囲が不明瞭になることです。上記のユースケースの一部に対して、ヒストグラムがどのように追加情報を提供するのかを見てみましょう。

• 訪問者エンゲージメント – 読まれたストーリーの平均数が 1.2 の場合、1 つ目の記事をパーソナライズすることは明らかですが、3 つ目の記事を読んだ後にサイトを離れる別の大きなグループがあることを見逃すでしょう。これは、ヒストグラムで明らかになるものです。

• 技術的なエラー – 1 人の訪問者に平均 8.7 件のエラーが発生した場合は、問題があることがわかります。ヒストグラムでは、訪問者の 97%が経験するエラーが 1 つ以下であるが、そのうちの一部の異常値が平均を昇させていることがわかります。その小さな異常値のグループに、エクスペリエンスを向上させるために多くの時間を費やすほどの価値はないと判断する可能性があります。

• フォームエラー – 訪問者あたり平均 3.6 フォームエラーメッセージが表示される場合、それは問題の指標になります。技術的エラーと同じ異常値の問題が発生する場合もありますが、ヒストグラムで特定のエラー数に急な山形が現れたことで得られるインサイトもあります。1 個のエラー数で巨大な山形が現れる原因は何でしょうか。これは、訪問者すべてが経験する一般的な問題であるか、異なるエラーが一度は発生した可能性があります。3 個のエラー数で巨大な山形が現れる原因は何でしょうか。これは興味深いです。これが同じ 3 つのエラーであることを証明する調査を促すものであれば、訪問者に対する理解と、相互に関連する可能性がある問題のグループの修正に役立つデータに焦点を絞ったことになります。

ご覧のように、ヒストグラムは独自の用途を持っているだけでなく、平均から得られるインサイトも深めることができます。ヒストグラムは Adobe Analytics の標準のビジュアライゼーションで、作成も簡単です。これらのユースケースが役に立ち、インスピレーションが得られることを願っています。可視化して役立てましょう。